人工智能的停滞是性能与商业化进入平台期、边际收益递减的综合表现，核心原因在于算力与能耗瓶颈、高质量数据枯竭、算法范式受限以及监管与信任要求提高。破解之道是系统化联动：优化算力效率与边云协同，构建数据飞轮与检索增强，采用通用模型与专用模型协同、程序化推理与工具编排，并以分级治理与沙盒试点保障合规与可靠性。将评测从单模型分数转向系统成功率与ROI闭环，可把停滞转化为稳健增长的过渡阶段。